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Enregistrement W4285564345 · doi:10.18280/psees.040102

Characterization Process of Silicon Solar Cell in BAEC Lab

2020· article· en· W4285564345 sur OpenAlexvenueno aff
Asrrufusjaman, Md. Mehedi Hassan, Abu Md. Ahsanul Karim, Mohammad Omar Faruk

Notice bibliographique

RevueProgress in Solar Energy and Engineering Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon and Solar Cell Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolar cellSheet resistanceWaferMaterials scienceScanning electron microscopeOptoelectronicsSiliconAnalytical Chemistry (journal)DiffusionEquivalent series resistanceVoltageComposite materialLayer (electronics)ChemistryElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper represents the characterization process of mono-facial solar cell in Bangladesh Atomic Energy Commission (BAEC) Lab. Mono-facial solar cell characterization performance analysis using surface reflection method, Sheet resistance method, SEM, Surface photo voltage and LIV test. The morphology of silicon wafer surface has been studied using scanning electron microscopy. It is found that the pyramid type structures are formed on the textured surface which helps to trap more light during conversion to electricity. The sheet resistance of raw and diffused sample is measured by using four point probe method. Results show that the resistivity of the wafer is decreased after diffusion which indicates the formation of n-type layer during diffusion process. The surface photo voltage data is used to find the diffusion length and life time. It is found the diffusion length 81.5μm and life time is 2.5μs. Finally, the efficiency of monofacial solar cell measured by LIV tester. Results show that the monofacial solar cell achieved fill factor (FF) of 0.310423 with a conversion efficiency (η) of 5.193843% where the active surface area is 96 cm2.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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